統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
開発中に求めること - ✘╹◡╹✘
7月1日にCookpadにインターンとして参加してから1週間が経過した。「インターンに参加する」では齟齬があり、「インターンとして参加する」が最もしっくりくる雰囲気。ここでは時間が過ぎていくのが速すぎて恐ろしい。月と太陽まで高速なサイクルを回さなくてもいいのに。 今まではてなで働いた経験しかなかったけど、今回クックパッドで働いた経験が1週間貯まった。これまでは「はてなだからこうしているのかもしれない」という捉え方しか出来なかったけど、この時点で「ああどこも共通してこうなっているのかも」という視点に立って考えることが出来る状態になった。その視点から考えてみて、幾つかの共通する意見が明確になってきた。 学習コスト Cookpadの開発は、途中からJoinしやすい環境が整っていた。Railsを採用しているところは特に、内製フレームワークに対する理解の為の学習コストが発生することなく、開発に取り掛
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